Метод to_records
Метод to_records применяется к DataFrame
и возвращает массив записей NumPy (структурированный массив).
По умолчанию в результат включается индекс таблицы в качестве
первого поля. Метод полезен для интеграции с библиотеками,
работающими с массивами NumPy, или для оптимизации памяти.
Параметр index управляет включением индекса, а
параметр column_dtypes позволяет задать типы данных
для столбцов.
Синтаксис
df.to_records(index=True, column_dtypes=None, index_dtypes=None)
Пример
Давайте преобразуем таблицу в массив записей со включенным индексом:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.to_records()
print(res)
Результат выполнения кода:
[(0, 1, 10) (1, 2, 20) (2, 3, 30) (3, 4, 40) (4, 5, 50)]
Пример
Теперь преобразуем таблицу в массив записей без включения индекса:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.to_records(index=False)
print(res)
Результат выполнения кода:
[(1, 10) (2, 20) (3, 30) (4, 40) (5, 50)]
Пример
Зададим типы данных для столбцов с помощью параметра column_dtypes:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3],
'b': [4, 5, 6]
})
res = df.to_records(column_dtypes={'a': 'float64', 'b': 'float64'})
print(res)
Результат выполнения кода:
[(0, 1., 4.) (1, 2., 5.) (2, 3., 6.)]
